每天五分钟计算机视觉:目标检测模型从RCNN到Fast R-CNN的进化
本文重点
前面的课程中,我们学习了RCNN算法,但是RCNN算法有些慢,然后又有了基于RCNN的Fast-RCNN,Fast R-CNN是一种深度学习模型,主要用于目标检测任务,尤其在图像中物体的识别和定位方面表现出色。它是R-CNN系列算法的一个重要改进版本,旨在解决R-CNN中计算量大、速度慢的问题。
R-CNN到Fast R-CNN
R-CNN之所以慢是因为要将每一个目标框框逐步的放到卷积神经网络中,一个一个的进行处理。
Fast R-CNN通过仅对整张图像进行一次卷积操作,并引入RoI(Region of Interest)池化层,显著提高了检测速度和效率。
Fast R-CNN模型结构
Fast R-CNN模型结构主要包含以下四个核心部分:
特征提取层:
输入图像首先通过一个预先训练好的卷积神经网络(如VGG或ResNet)进行特征提取,得到整个图像的深度特征图。这一步骤的主要目的是从原始
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